原假设两组数据无差异，那么我们使用显著性检验（由随机因素造成这么大的差异）得到的概率值（p值）很小，说明由随机因素造成的差异概率很低，因此我们有足够的证据拒绝"无差异"的原假设，认为差异是真实存在的。
在生存分析中，假设两种疗法实际上效果完全相同，那么纯粹由于随机因素（比如患者个体的偶然变异）导致我们观察到生存曲线出现当前这么大（或更大）差异的概率只有0.3%。因为这个概率极低，所以我们拒绝"没有差异"的原假设，得出结论：两组患者的生存分布存在统计学上的显著性差异，即该差异不太可能是偶然造成的。
假设两组数据无差异（实际上有差异），我们使用显著性检验得到的两组数据由于随机因素造成差异的概率很低，所以我们有足够的证据拒绝原假设，认为差异是真实存在的。